本篇笔记主要说一下Spark到底是个什么东西，了解一下它的基本组成部分，了解一下基本的概念，为之后的学习做铺垫。过于细节的东西并不深究。在实际的操作过程中，才能够更加深刻的理解其内涵。
1、什么是Spark？
Spark是由美国加州伯克利大学的AMP实验室开发的，一款基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 说白了就是搞数据计算分析的框架，过于细节的东西在学习过程中再去体会，一口吃不成胖子，反而会噎死人。
2、Spark的内置模块
来看一下Spark内置哪些模块：
一个个来解释一下，语言过于官方，挑一些能看懂的看，其他的，用着用着就懂了：
Spark Core：Spark Core包含Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等。Spark建立在统一的抽象RDD之上，使其可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景；通常所说的Apache Spark，就是指Spark Core；
Spark SQL： Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive、HBase等外部数据源。Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行查询，并进行更复杂的数据分析；
Spark Streaming： Spark Streaming支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。Spark Streaming支持多种数据输入源，如Kafka、Flume和TCP套接字等；
Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。
集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度器，叫作独立调度器。 如果是Spark节点单独使用一台机器的话，那么就用它的独立调度器负责资源的调度；如果是混搭的集群，那么还是统一用Yarn比较合适，以防出现争夺资源的情况。
3、Spark的特点
Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。
回顾Hadoop的工作流程，可以发现Hadoop存在如下一些缺点：
- 表达能力有限。计算都必须要转化成Map和Reduce两个操作，但这并不适合所有的情况，难以描述复杂的数据处理过程；
- 磁盘I/O开销大。MapReduce的计算是基于磁盘的，每次执行时都需要从磁盘读取数据，并且在计算完成后需要将中间结果写入到磁盘中，I/O开销较大；
- 延迟高。一次计算可能需要分解成一系列按顺序执行的MapReduce任务，任务之间的衔接由于涉及到I/O开销，会产生较高延迟。而且，在前一个任务执行完成之前，其他任务无法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务。
Spark主要具有如下优点：
Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；
Spark提供了内存计算，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率；
Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。
Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop很多。Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了I/O开销。
注意咯，Spark并不能完全替代Hadoop，主要用于替代Hadoop中的MapReduce计算模型。实际上，Spark已经很好地融入了Hadoop生态圈，并成为其中的重要一员，它可以借助于YARN实现资源调度管理，借助于HDFS实现分布式存储。
4、Spark的重要角色
4.1 Master 和 Worker
搭建spark集群的时候我们就已经设置好了master节点和worker节点，一个集群有多个master节点和多个worker节点。
master节点常驻master守护进程，负责管理worker节点，我们从master节点提交应用。
worker节点常驻worker守护进程，与master节点通信，并且管理executor进程。
一台机器可以同时作为master和worker节点（举个例子：你有三台机器，你可以选择一台设置为master节点，然后剩下两台设为worker节点，也可以把三台都设为worker节点，这种情况下，有一个机器既是master节点又是worker节点）
1）Master
它是Spark特有资源调度系统的Leader，掌管着整个集群的资源信息，类似于Yarn中的ResourceManager，它的主要功能是：
- 监听Worker是否正常工作；
- Master对Worker、Application等的管理，具体包括接收Worker的注册，并且管理所有 的Worker；接收client提交的Application，调度等待的Application并向Worker提交。
2）Worker
它是Spark特有资源调度系统的slave，有多个。每个salve掌管着各自所在节点的资源信息，类似于Yarn框架中的NodeManager，它的主要功能是：
- 通过RegisterWorker注册到Master；
- 定时发送心跳信息给Master，告诉它 “我还活着”；
- 根据Master发送的Application配置进程环境，并启动ExcutorBackend（这是一个执行Task的临时进程）
4.2 Driver 和 Executor
上面所说的master和worker，不论有没有任务要被执行，这两个角色始终都是存在的，下边要说的driver和executor跟它俩不一样了。没必要一直起着，它们是伴随着提交的任务来的。当我们写好代码，打成jar包，提交到集群上运行，才会出现这两个东西。
1）Driver（驱动器）
Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开发人员编写的用来创建SparkContext、创建RDD，以及进行RDD的转化操作和行动操作代码的执行。如果驱动器程序终止，那么Spark应用也就结束了。相当于ApplicationMaster，当前任务的老大。它主要负责：
把用户程序转为作业（JOB）
跟踪Executor的运行状况
为执行器节点调度任务
UI展示应用运行状况
2）Executor（执行器）
Spark Executor是一个工作节点，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。如果有Executor节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他Executor节点上继续运行。主要负责：
负责运行组成 Spark 应用的任务，并将状态信息返回给驱动器进程；
通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。RDD是直接缓存在Executor进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。这个先暂时不看，后边学习了再说。
总结：Master和Worker是Spark的守护进程，也就是说Spark正常运行所必须的进程。Driver和Executor是临时程序，当有具体任务提交到Spark集群的时候才会开启的程序。
参考资料：
[1] 李海波. 大数据技术之Spark
